了解使用python多线程有效爬取大量数据的方法？这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家带来的参考内容，让我们一起来看看吧！

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1、先学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

Python中爬虫的包很多：有urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，初学者可以从requests包和Xpath包开始学习，requests包主要负责连接网站，返回网页，而Xpath用于解析网页，便于抽取数据。大概的过程大概就是先发送请求，然后获得页面并解析页面，最后抽取储存内容。

2、掌握反爬虫技术

我们在爬虫过程中一般会遇到网站封IP、动态加载或各种奇怪的验证码和userAgent访问限制等问题。我们需要使用访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR等手段来解决。

3、scrapy搭建工程化的爬虫

在遇到复杂情况的时候，就需要使用scrapy 框架啦。scrapy是一个非常强大的爬虫框架，能便捷地构建request，还有强大的selector方便地解析response，有着超高的性能，还有使爬虫工程化、模块化。

4、学习数据库基础，应对大规模数据存储

比如：MongoDB NoSQL数据库用来存储一些非结构化的数据。也有学习关系型数据库Mysql或Oracle。

5、利用分布式爬虫实现并发爬取

在爬虫的过程中会遇到爬取海量数据的情况，这时的效率会降低。可以利用分布式爬虫来解决此问题。就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，主要是使用Scrapy + MongoDB + Redis这三种技术。Redis主要用来存储要爬取的网页队列，而MongoDB就是来存储结果的。

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